Gait design for limbless obstacle aided locomotion using geometric mechanics

要約

手足のないロボットは、従来のロボットでは移動できない雑然とした環境を操作できる可能性があります。
ヘビや線虫などの生物学的対応物で示されているように、手足のない歩行者は障害物との相互作用から恩恵を受けることができますが、そのような障害物支援移動 (OAL) には、適切に調整された高レベルの自己変形パターン (歩行テンプレート) と低レベルの自己変形パターンが必要です。
環境への体の適応。
OAL に関するほとんどの先行研究は、ステレオタイプ化された進行波歩行テンプレートを利用し、障害物ナビゲーションのために局所的な身体の変形 (例えば、受動的な身体力学またはフォース フィードバックに基づく分散型コントローラー パラメーターの適応) に依存していましたが、OAL の歩行テンプレートの設計はあまり研究されていません。
この論文では、幾何力学 (GM) から派生したツールに基づいた OAL の新しい歩行テンプレートを探索しますが、これはこれまで均一な環境に限定されていました。
ここでは、GM の範囲を障害物の多い環境に拡大します。
具体的には、障害物の存在を最適化の方向制約にマッピングするモデルを確立します。
そうすることで、疎および密に分散された障害物が豊富な環境にそれぞれ適した新しい歩行テンプレートを特定します。
開ループロボット物理実験により、障害物が多い環境での識別された OAL 歩行の有効性が検証されます。
このようなOAL歩行テンプレートが適切なセンシングとフィードバック制御で強化されると、手足のない歩行者は障害物の多い環境で堅牢な機能を獲得すると仮定します。

要約(オリジナル)

Limbless robots have the potential to maneuver through cluttered environments that conventional robots cannot traverse. As illustrated in their biological counterparts such as snakes and nematodes, limbless locomotors can benefit from interactions with obstacles, yet such obstacle-aided locomotion (OAL) requires properly coordinated high-level self-deformation patterns (gait templates) as well as low-level body adaptation to environments. Most prior work on OAL utilized stereotyped traveling-wave gait templates and relied on local body deformations (e.g., passive body mechanics or decentralized controller parameter adaptation based on force feedback) for obstacle navigation, while gait template design for OAL remains less studied. In this paper, we explore novel gait templates for OAL based on tools derived from geometric mechanics (GM), which thus far has been limited to homogeneous environments. Here, we expand the scope of GM to obstacle-rich environments. Specifically, we establish a model that maps the presence of an obstacle to directional constraints in optimization. In doing so, we identify novel gait templates suitable for sparsely and densely distributed obstacle-rich environments respectively. Open-loop robophysical experiments verify the effectiveness of our identified OAL gaits in obstacle-rich environments. We posit that when such OAL gait templates are augmented with appropriate sensing and feedback controls, limbless locomotors will gain robust function in obstacle rich environments.

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